במכון להנדסת חשמל ופיזיקה יישומית באוניברסיטה העברית יקיים ביום ראשון ושני הקרובים האקתון VLSI, הממוקד בתכנון שבבים ובפיתוח חומרה להאצת חישובים. את האירוע מוביל פרופ' פרדי גבאי, חבר סגל המכון. זו השנה השנייה שבה מתקיים ההאקתון, שנועד לחשוף סטודנטים באופן מעשי לאחד התחומים המבוקשים בתעשיית השבבים: תכנון משולב חומרה־תוכנה.

בהאקתון ישתתפו כ-60 סטודנטים, שיתחלקו ל-30 צוותים. המשתתפים הם סטודנטים משנים ג' וד' ותלמידי תואר שני. במהלך 24 שעות הם יקבלו סביבת עבודה מבוססת FPGA, הכוללת מעבד RISC-V פתוח, ויידרשו לזהות רכיבים קריטיים באלגוריתם נתון — למשל ברשת נוירונים או בחישוב קריפטוגרפי — ולהעביר אותם למימוש חומרתי כמאיץ ייעודי.

האתגר אינו מסתכם בהשגת תוצאה עובדת. הצוותים ייבחנו גם לפי זמן הריצה, יעילות צריכת ההספק, ניצול שטח ה-FPGA, רמת היצירתיות ואיכות הפתרון ההנדסי. בכך מדמה ההאקתון, בקנה מידה לימודי, את המתח הקיים בתכנון שבבים אמיתי: הרצון לשפר ביצועים, תוך עמידה באילוצי שטח, הספק ולוחות זמנים.

לקראת ההאקתון התקיימו כמה מפגשי הכנה, שבהם הסטודנטים הכירו את סביבת העבודה, כלי הפיתוח, עקרונות תכנון המאיצים ושלבי התכנון. ההאקתון מוכר גם כקורס אקדמי בהיקף של שתי נקודות זכות, משום שהוא משלב כמה תחומים הנלמדים בדרך כלל בנפרד: ארכיטקטורת מחשבים, תכנון ב-Verilog, וריפיקציה, סינתזה ותכנון פיזיקלי.

לצד ההיבט האקדמי, האירוע נועד גם לחזק את הקשר בין האוניברסיטה לתעשייה. חברות ובהן אנבידיה, גוגל, AWS, אינטל וטוגה משתתפות כנותנות חסות וכמנטוריות, ונציגיהן ילוו את הסטודנטים במהלך העבודה. עבור הסטודנטים זו הזדמנות להתנסות בפתרון בעיה הנדסית תחת לחץ זמן; עבור התעשייה זו דרך להיחשף לכישרונות צעירים בתחום שבו קיים מחסור מתמשך במהנדסים מנוסים.

לדברי גבאי, החשיבות המרכזית של ההאקתון היא בכך שהוא מחבר בין הידע התאורטי שנלמד בקורסים לבין חוויית תכנון מלאה, שבה הסטודנטים צריכים לקבל החלטות הנדסיות, לעבוד בצוות ולהתמודד עם מגבלות מערכת אמיתיות. נתוני ההאקתון הקודם מצביעים על השפעה חיובית: 80% מהסטודנטים דיווחו כי ההשתתפות הגבירה את העניין שלהם ב-VLSI, וכמעט 90% המליצו לחבריהם להשתתף באירועים דומים בעתיד. ממצאי הפעילות הקודמת אף הוצגו במאמר בכנס ISCAS, אחד הכנסים המרכזיים בתחום המעגלים והמערכות.

ההאקתון משקף מגמה רחבה יותר באקדמיה להנדסה: מעבר מהוראה המבוססת רק על הרצאות ותרגילים ללמידה מבוססת פרויקטים. בתחום תכנון השבבים, שבו ההפרדה בין תוכנה, חומרה ותכנון פיזיקלי הולכת ומיטשטשת, התנסות כזו עשויה להיות מרכיב חשוב בהכשרת הדור הבא של המהנדסים.

הפוסט האקתון VLSI באוניברסיטה העברית: הסטודנטים יתכננו מאיצי חישוב על FPGA הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אבי סלמון , אוונגליסט החדשנות של אינטל הציג ב-ChipEx2026 מבט מעשי על אחד השינויים המעניינים שמתחילים להתרחש כיום בתעשיית השבבים: מעבר משימוש בבינה מלאכותית כמילת באזז כללית לשימוש יומיומי יותר בתהליכי תכנון, אימות ופיתוח חומרה. אם הקדימון להרצאה התמקד במקרה העבודה שבו מהנדס אחד הצליח, בעזרת AI, לבצע בתוך כשבועיים משימה שבעבר דרשה כמה סטודנטים במשך שני סמסטרים, ההרצאה עצמה חידדה נקודה רחבה יותר: השינוי אינו רק בקיצור זמן העבודה, אלא בשינוי תפקידו של המהנדס.

המסר המרכזי היה שה-AI אינו הופך את תכנון השבבים לפעולה אוטומטית ופשוטה. להפך. ככל שהכלים חזקים יותר, כך גדלה החשיבות של מי שמפעיל אותם. מהנדס חומרה צריך לדעת להגדיר את הבעיה, לפרק אותה לתת־משימות, לבקש מהמערכת תוצרים מדויקים, לבדוק אם הקוד או הלוגיקה אכן נכונים, ולתקן את הכיוון כאשר המודל מחזיר תוצאה שאינה מתאימה. במילים אחרות, ה-AI יכול להאיץ מאוד את העבודה, אך הוא אינו מחליף את ההבנה ההנדסית.

מהנדס כמכוון, לא רק כמבצע

בתהליכי תכנון שבבים יש שלבים רבים שאינם מסתכמים בכתיבת קוד. יש הגדרת דרישות, בחירת ארכיטקטורה, כתיבת לוגיקה, עבודה מול FPGA או סביבות סימולציה, בניית בדיקות, אימות התנהגות, טיפול במקרי קצה ותיעוד. חלק מהשלבים האלה כוללים עבודה סיזיפית וחוזרת, ולכן הם מתאימים במיוחד לסיוע של כלי AI. אבל דווקא משום שמדובר בתחום שבו טעות קטנה עלולה להיות יקרה מאוד, אסור לוותר על שכבת הבקרה האנושית.

בהרצאה עלו מושגים כמו logic design, validation, software, floating point calculation ו-FPGA. הם ממחישים שהדיון לא עסק רק בכתיבה כללית של טקסט או קוד, אלא באזור שבו תוכנה, חומרה, מתמטיקה ואימות נפגשים. זהו גם המקום שבו יתרונו של מהנדס מנוסה נעשה ברור: הוא יודע מתי תוצר נראה סביר אך אינו נכון, מתי יש צורך בבדיקה נוספת, ומתי המודל “ממציא” פתרון שאינו עומד בדרישות ההנדסיות.

אחד הלקחים החשובים הוא שהעבודה עם AI דומה פחות ללחיצה על כפתור ויותר לניהול תהליך. המהנדס אינו רק מבקש תשובה. הוא מגדיר את גבולות הבעיה, בוחן חלופות, מריץ בדיקות, מחזיר משוב למערכת ומוודא שהתוצאה משתלבת בתהליך התכנון הרחב. לכן, מיומנות העבודה עם AI הופכת בהדרגה לחלק מארגז הכלים של מהנדסי חומרה, לצד כלי EDA, סימולטורים ושפות תיאור חומרה.

בין חשיבה מהירה לחשיבה בודקת

בהרצאה הוזכר גם ההבחנה בין System 1 ו-System 2, המוכרת מספרו של דניאל כהנמן על חשיבה מהירה ואיטית. בהקשר של AI לתכנון שבבים, ההבחנה הזו מועילה במיוחד: כלי AI מסוגלים לייצר במהירות רעיונות, קוד, הסברים ותבניות עבודה. זו שכבת העבודה המהירה. אבל בתכנון שבבים אי אפשר להסתפק בכך. נדרש גם שלב איטי, ביקורתי ומבוקר יותר, שבו המהנדס בודק את ההיגיון, את הכיסוי, את הביצועים ואת ההתאמה לדרישות.

המשמעות היא שהשימוש הנכון ב-AI אינו מבטל את שלב האימות, אלא מעביר אליו משקל גדול עוד יותר. אם בעבר חלק גדול מזמן העבודה הוקדש לכתיבה ידנית של רכיבים, הרי שבעבודה עם AI יותר זמן עשוי לעבור לבדיקה, השוואה, תיקון והכוונה. זהו שינוי תרבותי לא פחות מטכנולוגי: המהנדס הופך ממי שמייצר כל שורה בעצמו למי שמנהל תהליך יצירה מואץ ומוודא שהוא עומד בסטנדרט הנדרש.

כאן גם נמצא ההבדל בין שימוש שטחי ב-AI לבין שימוש מקצועי. מהנדס שאינו מבין את התחום עלול לקבל תוצר משכנע למראה אך שגוי. מהנדס מנוסה, לעומת זאת, יכול להשתמש באותו כלי כדי להאיץ עבודה, להרחיב בדיקות, לנסות חלופות ולשפר תיעוד. לכן, ה-AI אינו מצמצם את הצורך במומחיות; הוא משנה את הדרך שבה המומחיות באה לידי ביטוי.

לא רק שבבים ל-AI, אלא AI לתכנון שבבים

ההרצאה של סלמון משתלבת במגמה רחבה יותר בתעשייה. בשנים האחרונות עיקר השיח עסק בשבבים שמריצים בינה מלאכותית: מעבדים, מאיצים, GPU, רכיבי תקשורת, זיכרון ותשתיות למרכזי נתונים. אבל כעת ה-AI נכנס גם לצד השני של המשוואה – אל תהליכי הפיתוח של השבבים עצמם.

זהו שינוי חשוב במיוחד בתקופה שבה מרכזי נתונים ל-AI דורשים ביצועים גבוהים יותר, רוחב פס גדול יותר, צריכת הספק נמוכה יותר ויכולת הרחבה בין מערכות רבות. מושגים כמו scale up ו-scale out, שעלו בהרצאה, אינם רק עניין של ארכיטקטורת מרכזי נתונים. הם משפיעים גם על סוג השבבים שיש לתכנן, על הממשקים ביניהם, על עומסי התקשורת, על הזיכרון ועל מערכות האימות שנדרשות כדי לוודא שהכול עובד יחד.

במובן הזה, AI יוצר דרישה לשבבים מורכבים יותר, ובמקביל מתחיל לספק כלים שעוזרים לתכנן אותם. התעשייה נכנסת למעגל שבו הבינה המלאכותית גם מגדילה את הצורך בחומרה מתקדמת וגם הופכת לחלק מתהליך העבודה שמאפשר לפתח חומרה כזו.

ההזדמנות והסיכון

עבור חברות כמו אינטל, המשמעות כפולה. מצד אחד, יש כאן אפשרות לשפר את יעילות הפיתוח, לקצר חלק מהשלבים ולסייע למהנדסים להתמודד עם עומס הולך וגדל של משימות. מצד שני, הטמעה לא זהירה של AI בתהליכי תכנון עלולה לייצר תחושת ביטחון מדומה. בתעשיית השבבים, תוצאה שנראית נכונה אינה מספיקה. היא חייבת לעבור אימות, סימולציה ובדיקה מול דרישות ברורות.

לכן, הגישה שהוצגה בהרצאה הייתה מעשית וזהירה. לא חזון שבו AI מתכנן שבב לבדו, אלא תהליך שבו מהנדס משתמש בו ככלי עבודה חזק. זהו כלי שיכול להאיץ כתיבה, להציע מבנים, לסייע בבדיקות, לנסח הסברים ולשפר תיעוד, אך אינו מחליף אחריות הנדסית.

הלקח המרכזי מההרצאה הוא שתעשיית השבבים אינה עומדת רק בפני שינוי במוצרים שהיא מפתחת, אלא גם בשיטת העבודה של מי שמפתחים אותם. מהנדסי שבבים יידרשו להבין לא רק חומרה, תוכנה ואימות, אלא גם כיצד לעבוד נכון עם מודלים של AI. מי שישלוט בשילוב הזה יוכל לעשות יותר, מהר יותר, ובמידת זהירות גבוהה יותר.

בסופו של דבר, השאלה אינה אם AI ייכנס לתכנון שבבים, אלא איך הוא ייכנס. ההרצאה של סלמון הציעה תשובה ברורה: לא כתחליף למהנדס, אלא כמכפיל כוח למהנדס שמבין היטב מה הוא עושה.

הפוסט אבי סלמון, אינטל, ב- ChipEx2026: ה-AI לא מחליף את מתכנן השבבים, הוא משנה את אופן העבודה שלו הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הבינה המלאכותית מוצגת לעיתים כסיפור של תוכנה, מודלים ונתונים, אך דוח חדש של Semiconductor Industry Association ו-Deloitte מזכיר עד כמה היא תלויה בתשתית חומרה יקרה, מורכבת ורחבה. לפי הדוח, יותר מ-95% מערך התוכן של רק שרת AI מתקדם מגיע משבבים, ולא רק ממאיצים גרפיים או ממעבדי AI יוקרתיים. מדובר במערך מלא של טכנולוגיות: לוגיקה מתקדמת, זיכרון, תקשורת, ניהול הספק, שבבים אנלוגיים ושבבים בסיסיים רבים שמאפשרים למערכת כולה לפעול.

הדוח, Powering AI: The Semiconductor Ecosystem at the Foundation of Data Centers, מבוסס על פירוק וירטואלי של חוות שרת AI מתקדם, יחידת הבניין המרכזית של תשתיות AI במרכזי נתונים. לפי SIA ודלויט, ארון אחד כזה כולל יותר מ-4,500 שבבים ארוזים, ובהם כ-20 אלף שבבי die נפרדים. המסקנה המרכזית היא שבינה מלאכותית אינה נשענת על רכיב יחיד, אלא על שרשרת שלמה של טכנולוגיות שבבים, וכל חוליה בה עלולה להפוך לצוואר בקבוק.

לא רק מאיצי AI

הכותרות בענף מתמקדות בדרך כלל במאיצים של אנבידיה, במעבדי AI ייעודיים של ענקיות הענן, או בזיכרון HBM. אבל לפי הדוח, התמונה רחבה יותר. מרכזי נתונים לבינה מלאכותית צריכים יכולות חישוב עצומות, רוחב פס גבוה מאוד לזיכרון, אחסון מהיר, רשתות תקשורת צפופות, חלוקת הספק יעילה וחיישנים ובקרים רבים. כל אלה נשענים על שבבים.

לצד מאיצי AI, ASICs, FPGAs, CPUs, DPUs ושבבי תקשורת, הדוח מדגיש גם את מקומם של זיכרונות HBM, DRAM, SRAM ו-NAND. נוסף עליהם יש שכבה ארוכה של שבבים אנלוגיים ובסיסיים: רכיבי הספק, משדרים ומקלטים, בקרים וחיישנים. חלקם אינם יקרים כמו המאיצים המרכזיים, אך הם קיימים במספרים גדולים מאוד, ובלעדיהם הארון לא יוכל לפעול בצורה יציבה.

זו נקודה חשובה במיוחד עבור תעשיית השבבים הרחבה. גל הבינה המלאכותית אינו יוצר ביקוש רק למעבדים המתקדמים ביותר המיוצרים בטכנולוגיות הקצה. הוא מגדיל גם את הצורך ברכיבים בוגרים יותר, בשבבים אנלוגיים, ברכיבי הספק ובפתרונות תקשורת. לכן השפעתו מגיעה כמעט לכל שכבות שרשרת הערך: תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים מתקדמים, בדיקות, ציוד ייצור וחומרים.

שוק של טריליוני דולרים

לפי ההערכה בדוח, ממשלות והתעשייה ישקיעו יותר מ-4 טריליון דולר בתשתיות מרכזי נתונים חדשות עד 2028, ועד 2.8 טריליון דולר מתוך סכום זה עשויים להיות מופנים לשבבים. ההכנסות השנתיות משבבים המשולבים במרכזי נתונים לבינה מלאכותית עשויות להגיע ליותר מ-1.2 טריליון דולר עד 2028 – כמעט פי עשרה בתוך ארבע שנים, ולמעלה מסך מכירות השבבים העולמיות ב-2025 בכל השימושים יחד, לפי הערכת הדוח.

המספרים האלה ממחישים את עומק השינוי שעוברת התעשייה. AI כבר אינו רק יישום חדש שמוסיף ביקוש נקודתי לשבבים. הוא הופך למנוע ביקוש מרכזי, שמשפיע על סדרי עדיפויות של יצרניות שבבים, ספקיות ציוד, חברות זיכרון, חברות תכנון וענקיות ענן. הוא גם מסביר מדוע מדינות רואות בתשתיות AI וביכולת ייצור שבבים סוגיה של תחרות אסטרטגית ולא רק שוק מסחרי.

עם זאת, חשוב להתייחס להערכות בזהירות. תחזיות כאלה תלויות בהמשך קצב ההשקעות של ענקיות הענן, בזמינות חשמל וקירור, בהתקדמות המודלים, במחירי הזיכרון, בשרשרות אספקה ובמדיניות יצוא. אם חלק מההשקעות יתעכבו, או אם יתברר שמודלי AI יעילים יותר מפחיתים את הצורך בתשתיות ענק, קצב הצמיחה עלול להיות נמוך מהתחזית. מנגד, מעבר רחב יותר לאימון ולהסקה במרכזי נתונים עשוי לשמור על ביקוש גבוה לשבבים לאורך זמן.

מסר מדיניות אמריקני ברור

הדוח מתפרסם על רקע מאמצי הממשל האמריקני לשמר הובלה בבינה מלאכותית ובשבבים. SIA משתמשת בממצאים כדי לטעון כי מדיניות שבבים אינה יכולה להתמקד רק במפעלים מתקדמים או רק במאיצי AI. לדבריה, הובלה ב-AI דורשת מערכת שלמה: מחקר, תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים, ציוד, גישה לשווקים גלובליים ושרשראות אספקה עמידות.

ג’ון נויפר, נשיא ומנכ”ל SIA, אמר כי “עתיד ה-AI ייקבע על ידי מכלול טכנולוגיות השבבים שמפעילות אותו”. לדבריו, כדי שאימוץ ה-AI בעולם יתבסס על שבבים אמריקניים, נדרשת מדיניות ממשלתית שתבטיח גישה לשווקים גלובליים ותחזק את התחרותיות של ארצות הברית.

מבחינת התעשייה, המסר הרחב הוא שהבינה המלאכותית הופכת את מרכז הנתונים למערכת שבבים אחת גדולה. המאיץ המרכזי מושך את רוב תשומת הלב, אבל סביבו נבנה אקוסיסטם שלם של זיכרונות, תקשורת, הספק, בקרים, חיישנים ומארזים. מי שירצה להשתתף בצמיחת שוק ה-AI לא יוכל להסתכל רק על שבב הדגל. הערך נמצא בכל הארון.

הפוסט דוח SIA-Deloitte: השבבים מייצגים מעל 95% משווין של חוות שרתי בינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Microchip רכשה את Neuronix AI Labs שהוקמה על ידי הישראלי ירון רז.

במקרוצ'יפ מוסרים כי הרכישה נועדה להרחיב את יכולותיה עבור פתרונות קצה חסכוניים בחשמל ומבוססי בינה מלאכותית הפרוסים במערכי שערים הניתנים לתכנות בשטח (FPGA). Neuronix AI Labs מספקת טכנולוגיית אופטימיזציה של דלילות רשת עצבית המאפשרת הפחתה בעוצמה, בגודל ובחישובים עבור משימות כגון סיווג תמונה, זיהוי אובייקטים וסגמנטציה סמנטית, תוך שמירה על דיוק גבוה.

"רכישת הטכנולוגיה של Neuronix AI Labs תשפר את יעילות צריכת החשמל שלנו עבור רכיבי FPGA ו-SoC הפרוסים במערכות קצה חכמות המשתמשות באלגוריתמים של AI/ML", אמר ברוס וויר, סגן נשיא תאגידי ביחידה העסקית FPGA של Microchip.

"טכנולוגיית Neuronix בשילוב עם זרימת התכנון של VectorBlox שלנו מייצרת שיפור ביעילות הביצועים של הרשת העצבית ומספקת ביצועי GOPS/וואט יוצאים מן הכלל ברכיבי PolarFire FPGA ו-SoC בעלי הספק נמוך שלנו. מתכנני מערכות יוכלו כעת לתכנן ולפרוס חומרה בעלת טביעת רגל קטנה שבעבר היה קשה לבנות בשל אילוצי גודל, חום או הספק".

הפוסט מיקרוצ'יפ רכשה את Neuronix שהוקמה על ידי הישראלי ירון רז הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל הודיעה היום על כוונתה להפריד את פעילות קבוצת הפתרונות הניתנים לתכנות (FPGA)  שכונתה PSG ואשר התבססה על רכישת אלטרה ב-2015 לחברה עצמאית אשר תנפיק מניותיה לציבור ותנוהל כחברה נפרדת.

הפעילות העצמאית של PSG צפויה להתחיל ב-1 בינואר 2024, עם תמיכה מתמשכת מאינטל. אינטל מצפה לדווח על PSG כיחידה עסקית נפרדת כאשר תפרסם את הדוחות הכספיים לרבעון הראשון של 2024.

את החברה החדשה תנהל סנדרה ריברה שתמשיך להוביל את חטיבת מרכזי הנתונים והבינה המלאכותית של אינטל (DCAI) עד לאיתור מנהל חדש. שאנון פולין מונה לסמנכ"ל תפעול (COO) של PSG.

ההפרדה תאפשר השקעות הון פרטיות וציבוריות פוטנציאליות שיסייעו להאיץ את המיצוב מחדש האסטרטגי של העסק ויניעו יצירת ערך משמעותי.

ההודעה מגיעה לאחר השלמת ההנפקה המוצלחת של עסקי מובילאיי של אינטל בשנת 2022, וכן הכרזה על השקעות פרטיות של Bain Capital Special Situations ו-TSMC בחברת הבת IMS Nanofabrication של אינטל.

מנכ"ל אינטל פט גלסינגר אומר: "כוונתנו להקים את PSG כעסק עצמאי ולפעול להנפקתה היא עוד דוגמה לכך שאנו משחררים בעקביות ערך רב יותר עבור בעלי העניין שלנו. זה ייתן ל-PSG את העצמאות שהיא צריכה כדי להמשיך ולגדול בנתח בשוק ה-FPGA, לבדל את עצמה עם קיבולת ועמידות אספקה מ-IFS, ולאפשר לצוותי המוצרים של אינטל להתמקד בעסק הבסיסי ובאסטרטגיה ארוכת הטווח שלנו", סיכם גלסינגר.

פרשנות: רכישת הענק של אלטרה ב-2015 היתה כנראה גדולה מדי על אינטל

פטריק קנדי, יועץ בתחום מיזוגים ורכישות של חברות טכנולוגיה כותב בטור שפרסם: "בשנת 2015 הודיעה אינטל על עסקה שהפתיעה רבים עם כוונתה לרכוש את אלטרה עבור עסקי ה-FPGA שלה. בשנים שחלפו מאז הפכה המתחרה העיקרית של אלטרה, זילינקס, שנרכשה על ידי AMD לדומיננטית בשוק. עתה מתכננת אינטל מתכננת להפריד את העסקים לקראת הנפקה, שצפויה להיות גדולה בהרבה מאשר רשמה החברה בזמן האחרון כמו סגירת אינטל אופטיין, מכירת עסקי השרתים שלה למיטאק, או עסקי ה-NUC שלה ל-ASUS. "

""כל הראיות מובילות לכך ש-PSG מוכנה להיות ישות עצמאית נפרדת ואז לבצע הנפקה. עבור אלה שמעולם לא ביצעו הפרדה או מימוש נכסים,  לוקח בדרך כלל לוקח הרבה זמן להפריד חברות כאלה. מעבר לדוחות נפרדים במשך שלוש שנים יש ליצור ולאייש תפקידים חדשים. יש לנהל מו"מ עם ספקים, שותפים, לקוחות, וכן הלאה על החוזים הקיימים."

"לאור הנסיון בפיצול HP ל-HPE ו-HPI מתברר שיש לא מעט קשיים, בפרט כשמדובר בלקוחות ממשלתיים בכל העולם."

"פט גלסינגר והדירקטוריון של אינטל מדברים זמן רב על xPU ופישוט העסק. המתחרה העיקרי של אינטל AMD, מדברת על כך שעסקיה גדלו עם רכישת זילינקס. יהיה מעניין לראות כיצד PSG תצליח כעסק עצמאי. גם דברים כמו OneAPI ואינראקציה של Dev Cloud אינטגרציה ש-PSG מקבלת כחלק מאינטל עומדים להשתנות עם הפיצול." מסביר קנדי.

לסיכום הוא כותב: "דבר אחד בטוח, זו לא תהיה החברת הסיליקון האחרונה שתפוצל או תירכש. הדברים חייבים להישאר מרגשים. משהו שמעניין מאוד כאן הוא שאנחנו מצפים שהרבה מחלקי PSG העתידיים ייוצרו ב-IFS או ישתמשו באריזה של IFS. אינטל ביעילות יוצרת לקוח חדש עבור IFS."

מזל טוב לסנדרה ריברה שאמורה לעזוב את תפקידה הבכיר ב-DCAI של אינטל ולשמש כמנכ"לית חברת ה-FPGA החדשה.

הפוסט איחוד אינטל אלטרה מגיע לסיומו; PSG בדרך להנפקה ציבורית כחברה עצמאית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

AMD הידועה בעיקר כיריבה הוותיקה של אינטל במיקרו-מעבדים המפעילים את מרבית המחשבים, מתכננת להשתמש ברכישה כדי להרחיב את עסקיה לשבבים עבור שווקים כמו תקשורת אלחוטית G5 ואלקטרוניקה לרכב. העסקה יכולה גם לסייע ל- AMD לתפוס נתח גדול יותר ממכירת הרכיבים עבור מרכזי נתונים ולהתמודד מול יריבתה הבולטת Nvidia.

עסקת המניות הכוללת, שהוכרזה הבוקר ביחד עם התוצאות הכספיות של AMD לרבעון השלישי, של 2020 תהיה קרובה לרכישה היקרה ביותר בתולדות ענף השבבים. העסקה היקרה ביותר של השנים האחרונות היא רכישת חברת arm על ידי חברת Nvidia שהוכרזה בחודש שעבר והיקפה 40 מיליארד דולר .

יצרניות השבבים חוו בשנים האחרונות כמה גלי מיזוג המונעים על ידי גורמים כמו קווי מוצרים כפולים ואסטרטגיות שמטרתן חיסכון בעלויות. אך חברת AMD, שנהנית לאחרונה מההכנסות החזקות ביותר בהיסטוריה בת 51 השנים שלה, מצפה מ- Xilinx תסייע לה להרחיב עסקיה תוך הגדלת מתח הרווחים שלה.

ליסה סו, מנכ"לית AMD, אמרה עם פרסום העסקה כי זילינקס תסייע למצב את חברתה כמובילת המחשוב בביצועים הגבוהים בתעשייה וכספק נבחר של חברות הטכנולוגיה הגדולות והחשובות בעולם.

לעומת נסיקתה של AMD, דיווחה אינטל ביום חמישי החולף על ירידה של 29 אחוזים ברווחים הרבעוניים, מה שגרם לנפילת מניותיה ביותר מ -10 אחוזים. AMD, לעומת זאת, דיווחה ביום שלישי כי הרווח הרבעוני שלה עלה ב -148 אחוזים!!!

מניית AMD, שנסחרה לפני חמש שנים בכ -2 דולר למניה, עלתה השנה בכמעט 80 אחוזים וננעלה ביום שני במחיר מעט מעל 82 דולר. שווי השוק של AMD עומד כעת על כמעט 100 מיליארד דולר.

זילינקס שנוסדה בשנת 1984, היא היצרנית הגדולה ביותר של שבבים מתוכנתים מסוג FPGA. מערכי שערים כאלה הניתנים לתכנות בשטח, פופולריים זה מכבר ביישומי טלקומוניקציה, כמו תחנות בסיס סלולריות המשודרגות כעת לטכנולוגיית 5G העדכנית ביותר. למרות שהיקף עסקיה של זילינקס קטן יותר שולי הרווח הגולמי שלה גבוהים בהרבה מאלו של AMD, והחברה ממשיכה לייצר מזומנים ניכרים. שווי השוק של זילינקס עומד כיום על כ -28 מיליארד דולר, המשקף זינוק חד לאחר שאתר "וול סטריט ג'ורנל "דיווח על העסקה המתבשלת בין החברות כבר ב -8 באוקטובר.

נציגי החברות אמרו כי העסקה צפויה להסתיים עד סוף שנת 2021. ויקטור פנג, מנכ"ל זילינקס, ימשיך להוביל את פעילות החברה גם לאחר סגירת העסקה, אמרו החברות.

הפוסט השמועות התאמתו: AMD רוכשת את זילינקס ב-35 מילארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ספקית ה-EDA קיידנס הודיעה כי רכשה את טראי (Taray), חברת סטארט-אפ מקליפורניה בכדי לחזק את מעמדה בתחום התכנון של FPGA הניתנים לתכנות בלוחות אם של מחשבי PC. לא נמסרו פרטים כספיים.

צוותי תכנון עומדים בפני אתגרים הולכים וגדלים בשילוב רכיבי ה-FPGA מרובי הפינים לתוך זרימת התכנון של לוחות האם (PCB). עדי לענות על הבעיה חשפה קיידנס בשנה שעברה את המערכות לתכנון FPGA אורקד ואלגרו, במטרה לספק תיקום אופטימלי של פיני ה-FPGA ולהפחית את האיטרציות הנדרשות לאופטימיזציה במהלך תכנון ה-PCB תוך הפחתת מספר השכבות הנדרשות לניתו ה-FPGA בתכנון לוח. פתרון תוכנה זה פותח במקור בידי חברת טראי תחת השם 7Circuits.

"אנו יודעים מלכתחילה ש-FPGA הפך להיות נושא חשוב בתכנון מקום ב-PCB. מורכבות ה-FPGA גדלה והם חייבים להיות בעלי יכולת גדולה במונחים של ליבות מעבדי ARM, ולשרת ממשק מהיר במיוחד משום שאנו רואים שיותר אנשים פונים ל-FPGA מאשר אלו המנסים לפתח ASIC או SOC בעצמם. לפיכך אנו רואים סימן חיובי בכך שה-FPGA הופך לקריטריון החלטה לחברות הרוכשות תוכנות PCB" אמר קיט פלטון, מנהלת קבוצת מוצרי אורקאד ואלגרו בקיידנס.

"חמש הדרישות הגדולות ביותר של לקוחות מסביב לעולם היא שלקיידנס תהיה מתודולוגיה חזקה ומשולבת לתכנון FPGA מורכבים לתוך ה-PCB. תכנון FPGA פנימי נותן לקיידנס הזדמנות אדירה להראות בידול בשוק. זו הסיבה מדוע עברנו מהסכם OEM אקסקלוסיבי עם טראי לרכישתה."

להודעה באתר קיידנס

הפוסט קיידנס רכשה את חברת הסטארט-אפ Taray הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Xilinx, יצרנית הרכיבים המתכנתים (FPGA), הכריזה על הדור הבא של פלטפורמות מתכנתות, אשר יעניקו למתכנני מערכות FPGAs מחצית מצריכת ההספק ובמקביל קיבולת כפולה ממה שהתאפשר עד היום. Xilinx ממקסמת את ערכה של טכנולוגית ה 28 ננומטר על ידי בחירה בטכנולוגיית תהליך דלת הספק ועתירת ביצועים, בארכיטקטורה מוכרת ומדרגית המתאימה לקשת רחבה של מוצרים ובכלים חדשניים.   

הפלטפורמה החדשה תאפשר ללקוחות ליהנות מ-FPGAs המספקים יכולות דומות לאלה של ה- ASIC, הנחוצות למתכננים כדי לעמוד בעלויות ובהספק שלהם, זאת תוך שיפור הפרודוקטיביות באמצעות נתיב הגירת תכנון פשוט ושימוש חוזר ב-IP.  

מגמות רבות היום – העלויות המאמירות של תכנון וייצור ASICs, ההתקנים השונים המתפתחים במהירות, הצורך להקטין את ה-BOM והצורך ביכולת תכנות הן בחומרה והן בתוכנה, וכל זאת תוך התמודדות עם מצב כלכלי לא יציב וצמצום בכוח האדם – חוברות להן יחדיו ויוצרות סביבה שבה מתכננים של מוצרי אלקטרוניקה פונים יותר ל-FPGAs כחלופה ל-ASICs ול-ASSPs. Xilinx העניקה למיזוג מגמות זה את השם "צו התכנות" (Programmable Imperative).  

"בטכנולוגית ה-28 ננומטר, ההספק הסטטי ממלא תפקיד רב משמעות בפיזור ההספק הכולל של ההתקן, ובמקרים מסוימים הוא ממש הגורם המכריע. כדי להשיג נצילות הספק מרבית, חשוב לבחור בטכנולוגיית התהליך הראויה ביותר, כיוון שהמפתח שיאפשר מיצוי היכולות והביצועים של המערכת, הוא שליטה בצריכת ההספק", אמר ויקטור פנג, סגן נשיא בכיר בקבוצת פיתוח של פלטפורמות מתוכנתות ב-Xilinx.  Xilinx בחרה בתהליך ה-HKMG (high-k metal gate) דל ההספק ועתיר הביצועים של החברות TSMC וסמסונג עבור ה-FPGAs של הדור הבא, כדי להקטין ככל האפשר את צריכת ההספק הסטטי, ובכך להפיק את מרב הביצועים והיתרונות הפונקציונאליים שמאפשר תהליך של
28 ננומטר".  

בהשוואה לתהליך הסטנדרטי בעל רמת ביצועים גבוהה, תהליך בעל רמת ביצועים גבוהה שהוא גם דל הספק, מספק FPGAs שההספק הסטטי שלהם נמוך ב-50%. ההספק הסטטי הנמוך מאפשר ל-Xilinx לספק ללקוחות את ה- FPGAs בעלי ההספק הנמוך ביותר, ותורם להפחתה של 50% בהספק הכולל בהשוואה להתקנים מהדורות הקודמים. ובמקביל, כלי הפיתוח מהדור הבא מקטינים את ההספק הדינמי בשיעור של עד 20% הודות לניהול שעון חדשני. השיפורים בטכנולוגיה המובילה של Xilinx – יכולת תכנות חלקית בזמן שהרכיב עובד, יאפשרו למתכננים להוריד עוד יותר את צריכת ההספק ולהפחית את עלויות המערכת בשיעור של 33%.  

כדי להתמודד עם צווארי הבקבוק של ביצועי המערכת, הנגרמים ברמת המחברים החיצוניים, תספק Xilinx את ממשקי הביצועים בעלי רמות הביצועים הגבוהות ביותר בתעשייה שיתמכו בלקוחות הזקוקים לחיבורי שבב-לשבב ברוחב פס גבוה, חיבורי לוח ללוח, וחיבורי קופסה לקופסה. יש לכך חשיבות רבה, כיוון שיותר ויותר לקוחות מחפשים FPGAs שיהפכו לרכיב משמעותי, ואפילו מרכזי, במערכות שלהם. לכן, זה גם עוזר להגדיר כיצד הדור הבא של ה-FPGAs יעזור ללקוחות לבנות את המערכות שלהם כאשר האפשרויות של ASIC ושל ASSP לא יעמדו לרשותם.

הפוסט Xilinx הכריזה על טכנולוגיה דלת הספק ועתירת ביצועים בתהליך 28 ננומטר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Xilinx הודיעה על מכירות שיא של 513.3 מיליון דולר ברבעון השלישי הפיסקאלי של 2010, גידול של 24% ברציפות וגידול של 12% לעומת הרבעון המקביל אשתקד. החברה הציגה רווח נקי של 106.9 מיליון דולר, או 38 סנט למניה מדוללת, כולל עלויות רה-ארגון , עליהן הודיעה החברה מוקדם יותר, בגובה 5.5 מיליון דולר, או 2 סנט למניה המדוללת.

מכירות השיא נבעו מהתחזקות שוקי הקצה והאזורים הגיאוגרפיים. מכירות המוצרים החדשים גדלו ב-32% במהלך הרבעון, בעיקר עקב צמיחה חזקה במכירות משפחות המוצרים Virtex (R)-5 ו-Spartan(R)-3 FPGA .

" היה זה רבעון שיא עבור Xilinx" – אמר משה גבריאלוב, נשיא ומנכ"ל Xilinx העולמית, "בנוסף למכירות השיא, משפחת מוצרי Virtex 5 של Xilinx עברה בקלות את רף המכירות הרבעוני של מאה מיליון הדולר – מעל למכירות כל מוצר FPGA בהיסטוריה. המכירות החזקות במשפחה זו נבעו ממגזרי התקשורת, התעשייה ועיבוד נתונים. על בסיס זכיות חדשות, אני בטוח לגבי התחזיות להמשך הידול במכירות משפחת מוצרי Virtex-5".

הפוסט Xilinx מדווחת על הכנסות שיא של 513 מיליון דולר ברבעון הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קיידנס, ספקית כלי תוכנה, מתודולוגיות ושירותים לתהליכי פיתוח שבבים, הודיעה שחברת Fuji ,Electric Technology המובילה במעגלים משולבים (IC)  לניהול הספקים בתחומי התקשורת והרכב, קיצצה כשליש מעלויות הפיתוח שלה על ידי שימוש בסימולאטור APS Virtuoso של קיידנס.

Virtuoso סייע, לדברי החברה, לצוותי הפיתוח שלה לשפר את איכות השבבים ולצאת מהר יותר לשוק. על מנת לאמת מערכת הספק בשבב מלא, נדרשה טכנולוגיית הדמיה בעלת ביצועים גבוהים ודיוק SPICE  מלא.

הפוסט פוג'י חתכה את עלויות הפיתוח בזכות שימוש בסימלטור של קיידנס הופיע לראשונה ב-Chiportal.